The path planning of autonomous mobile robot use two method. One is global path planning and another is local path planning. In this paper, We study the local path planning of autonomous mobile robot move in unknown enviroment. This local path planning is based on neural network using the direction indicator rules learning. also the system is made up of sensor system. The motion control system for real-time execution. The experimental results show that the developed direction indicator system operates properly and strongly at circumstance.
In this paper, we consider the shortest path problem of a Robot car moving in a workspace which consists of some obstacles. The motion of the Robot car is considered to have initial and final directions with some restrictions in the curvature of the path. At first we consider the problem in the case of having no obstacles and we give an analytical solution. Then wre present an algorithm to find a feasible path in the case of having obstacles and a method to improve this feasible path into a minimal path. Some computational results using Graph theory and Linear programming have been included.
Kim, Junghee;Cho, Sungho;Lee, Choongho;Han, Jaewoong;Hwang, Heon
Journal of Biosystems Engineering
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제38권2호
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pp.138-148
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2013
Purpose: Determining an appropriate path is a top priority in order for a robot to maneuver in a dynamically efficient way especially in a pick-and-place task. In a non-standardized work environment, current robot arm executes its motion based on the kinematic displacements of joint variables, though resulting motion is not dynamically optimal. In this research we suggest analyzing and applying motion patterns of the human arm as an alternative to perform near optimum motion trajectory for arbitrary pick-and-place tasks. Methods: Since the motion of a human arm is very complicated and diverse, it was simplified into two links: one from the shoulder to the elbow, and the other from the elbow to the hand. Motion patterns were then divided into horizontal and vertical components and further analyzed using kinematic and dynamic methods. The kinematic analysis was performed based on the D-H parameters and the dynamic analysis was carried out to calculate various parameters such as velocity, acceleration, torque, and energy using the Newton-Euler equation of motion and Lagrange's equation. In an attempt to assess the efficacy of the analyzed human motion pattern it was compared to the virtual motion pattern created by the joint interpolation method. Results: To demonstrate the efficacy of the human arm motion mechanical and dynamical analyses were performed, followed by the comparison with the virtual robot motion path that was created by the joint interpolation method. Consequently, the human arm was observed to be in motion while the elbow was bent. In return this contributed to the increase of the manipulability and decrease of gravity and torque being exerted on the elbow. In addition, the energy required for the motion decreased. Such phenomenon was more apparent under vertical motion than horizontal motion patterns, and in shorter paths than in longer ones. Thus, one can minimize the abrasion of joints by lowering the stress applied to the bones, muscles, and joints. From the perspectives of energy and durability, the robot arm will be able to utilize its motor most effectively by adopting the motion pattern of human arm. Conclusions: By applying the motion pattern of human arm to the robot arm motion, increase in efficiency and durability is expected, which will eventually produce robots capable of moving in an energy-efficient manner.
Over the last years, a number of different path following methods for the autonomous parking system have been proposed for tracking planned paths. However, it is difficult to find a study comparing path following methods for a short path length with large curvature such as a parking path. In this paper, we conduct a comparative study of the path following methods for perpendicular parking. By using Monte-Carlo simulation, we determine the optimal parameters of each controller and analyze the performance of the path following. In addition, we consider the path following error occurred at the switching point where forward and reverse paths are switched. To address this error, we conduct the comparative study of the path following methods with the one thousand switching points generated by the Monte-Carlo method. The performance of each controller is analyzed using the V-rep simulator. With the simulation results, this paper provides a deep discussion about the effectiveness and limitations of each algorithm.
The applicability of a new method, termed the whirling motion concept, for the improvement of the surface finish in milling three-dimensional sculptured surfaces has been investigated. A method for implementing this concept o conventional NC machines that utilize a suitably configured attachment has been proposed. The tool path equation for the ball-end milling process, based on the surface-shaping system, has been obtained. Both results of the computer simulation and the experiment verified the proposed approach.
본 연구는 원추대 가공과 등가인 동시 5 축 구동을 통한 볼바 측정용 경로 생성 기법을 소개하며 시스템 구조 형태(Structural configuration)에 관계없이 모든 5 축 공작기계에 대해 적용 가능한 일반화된 방법을 제시한다. 5 축 공작기계 시스템 정보와 원추형 정보, 그리고 볼바 측정 정보 등을 입력 받아 NC 코드 생성, 다양한 오차 평가 시뮬레이션 및 측정 시험을 쉽게 수행할 수 있도록 원호 경로 생성에 필요한 수학적 기계 입력 모델을 제시한다. 또한 제시된 원추형 경로 모델을 토대로 5 축 동시 구동 시 회전축의 이송 범위를 수학적으로 검토하며 반꼭지각 및 기울기각의 크기 차이, 볼바 틸팅 허용각 및 워크피스 볼의 오프셋 위치 등 여러 가지 조건이 이송 범위에 미치는 영향에 대해 분석한다.
In modern industry, the machining process is very important for manufacturing various products. More than 80% of machining processes apply rough cutting. The target of this study is to establish the optimal condition of rough cutting using trochoidal motion for improving productivity. For research, the range of cutting conditions is defined by trochoidal motion. The cutting time and tolerance are measured and evaluated according to the cutting conditions of machining. Experimental data are utilized for comparing trochoidal motion and contouring. It is found that the cutting time of trochoidal motion is two times less than that of contouring with optimal cutting conditions. To conclude, trochoidal motion for rough cutting under appropriate cutting conditions improves productivity and shortens processing time significantly.
A cross-linguistic examination of motion constructions reveals that the nature of the special property of English motion verbs that Tenny (1995) discussed-namely, why English can freely append locational delimiters to manner-of-motion verbs, as in Bill swam/rowed/canoed to the end of the lake -resides not in the verbs but in the semantic structure of the prepositions that denote transition from motion to end location. It is further argued that the differentiation of bounded paths from non-bounded Ones provides a clear-cut basis on which to distinguish motion constructions from resultative constructions. This proposal provides an alternative to the analyses of resultative constructions by Wechsler (1997) and Rappaport Hovav and Levin (2001).
This paper proposes an adaptive RRT (Rapidly-exploring Random Tree) for path planning of high DOF multibody robotic system. For an efficient path planning in high-dimensional configuration space, the proposed algorithm adaptively selects the robot bodies depending on the complexity of path planning. Then, the RRT grows only using the DOFs corresponding with the selected bodies. Since the RRT is extended in the configuration space with adaptive dimensionality, the RRT can grow in the lower dimensional configuration space. Thus the adaptive RRT method executes a faster path planning and smaller DOF for a robot. We implement our algorithm for path planning of 19 DOF robot, AMIRO. The results from our simulations show that the adaptive RRT-based path planner is more efficient than the basic RRT-based path planner.
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획의 복잡도는 단일 구간 경로 계획을 위한 복잡도보다 크게 더 높다. n개의 다중 임무점을 방문하는 경로 계획을 위해서는 $n^2+n$번의 단일 구간 경로 계획이 필요하다. 본 논문에서는 동적 변화 환경에서 다중 임무점을 방문하기 위한 최적의 경로 계획 알고리즘인 Multiple Mission $D^*$ Lite($MMD^*L$) 알고리즘을 제안하였다. $MMD^*L$은 앞서 수행된 단일 구간 경로 계획 정보를 재사용함으로써 복잡도를 감소시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 경로의 최적성은 양보하지 않으면서도 복잡도가 급격하게 감소하였음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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